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4 Règles pour Diriger des Équipes Dev en Période Économique Difficile

Diriger une équipe de développement en période économique difficile peut être un défi. Voici 4 règles pour vous aider à y parvenir !

Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

## Une perspective peu reluisante pour de nombreuses entreprises technologiques en 2023

Michael Stahkne explained that communication should be frequent and transparent. He believes that “it’s important to be honest and open about the challenges the company is facing and the decisions that need to be made.” This helps to create a sense of trust and understanding between the leadership and the team.

Carolyn Vo agreed, adding that “it’s important to be clear about the decisions you’re making and why you’re making them.” She also suggested that leaders should “take the time to explain the context of the decisions, so that everyone understands why they are being made.”

2. Utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées

Les dirigeants doivent prendre des décisions en temps de crise et il est important qu’ils disposent des informations nécessaires pour prendre des décisions éclairées. Lewis Tuff a expliqué que les bases de données sont un outil précieux pour les leaders car elles leur permettent d’accéder à des informations précises et à jour.

Il a expliqué que les bases de données peuvent être utilisées pour collecter des données sur les performances des employés et les tendances du marché, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus éclairées. Il a également souligné que les bases de données peuvent être utilisées pour surveiller les performances des produits et des services, ce qui peut aider les dirigeants à prendre des décisions plus judicieuses.

3. Faire preuve de flexibilité et d’adaptabilité

Les dirigeants doivent être flexibles et adaptables en temps de crise. Carolyn Vo a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à modifier leurs plans en fonction des circonstances changeantes. Elle a souligné que les dirigeants doivent être prêts à s’adapter aux changements et à prendre des mesures rapides pour s’assurer que l’entreprise reste compétitive.

Michael Stahkne a également souligné l’importance de la flexibilité et de l’adaptabilité en temps de crise. Il a expliqué que les dirigeants doivent être prêts à prendre des risques calculés et à s’adapter aux changements du marché et à l’environnement concurrentiel. Il a également souligné l’importance d’utiliser des bases de données pour prendre des décisions éclairées et de se concentrer sur la recherche de nouvelles opportunités pour l’entreprise.

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Stratégies d'échelle de bases de données

Les stratégies d’échelle de bases de données permettent aux entreprises de gérer leurs données de manière efficace et rentable. Elles sont essentielles pour répondre aux besoins croissants en matière de stockage et de traitement des données.

Comprendre les différentes techniques de mise à l’échelle des bases de données nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Par conséquent, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour la mise à l’échelle des serveurs de bases de données. Elles sont divisées entre les stratégies de lecture et d’écriture.

Savoir les différentes techniques pour l’échelle des bases de données, nous aide à choisir la stratégie appropriée pour s’adapter à nos besoins et à notre objectif. Ainsi, dans ce post, nous allons démontrer différentes solutions et techniques pour l’échelle des bases de données serveur. Ils sont divisés entre les stratégies de lecture et d’écriture.

La première stratégie est le partitionnement des données. Cela consiste à diviser les données en plusieurs partitions, chacune étant gérée par un serveur différent. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

La deuxième stratégie est l’utilisation de la réplication. Cette technique consiste à répliquer les données sur plusieurs serveurs. Cela permet de répartir la charge de travail entre les différents serveurs et d’améliorer les performances. De plus, cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses.

Enfin, la dernière stratégie est l’utilisation de la mise en cache. Cette technique consiste à stocker les données dans un cache afin de réduire le temps de réponse et d’améliorer les performances. Cette technique est très utile pour le traitement des données volumineuses et pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données.

En conclusion, il existe différentes techniques pour l’échelle des bases de données. Chaque technique a ses propres avantages et inconvénients et peut être utilisée en fonction des besoins et des objectifs. Le partitionnement des données, la réplication et la mise en cache sont les principales techniques utilisées pour l’échelle des bases de données. Chacune de ces techniques peut être utilisée pour améliorer les performances des applications qui utilisent des bases de données et pour traiter des volumes importants de données.

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Liste des meilleures pratiques pour l'écriture de tests

Écrire des tests efficaces est essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité d’un produit. Découvrez ici les meilleures pratiques pour écrire des tests de qualité !

Les meilleures pratiques à suivre lors de l’écriture de tests

Il est important de suivre les meilleures pratiques lors de l’écriture de tests. Ces directives sont générales et s’appliquent à tous les types de tests.

Tout d’abord, il est essentiel que chaque test soit indépendant des autres. Cela permet d’améliorer la fiabilité des tests, de les exécuter en parallèle et de faciliter le débogage. De cette façon, une erreur dans un test ne peut pas affecter l’exécution ou le résultat d’un autre.

Utiliser des outils de test appropriés

Il est important d’utiliser des outils de test appropriés pour le type de test que vous effectuez. Par exemple, si vous effectuez des tests d’intégration, vous devriez utiliser un logiciel de test d’intégration. Les outils de test peuvent fournir des fonctionnalités telles que la surveillance des performances, la surveillance des erreurs et la surveillance des données. Les outils peuvent également fournir des fonctionnalités supplémentaires telles que la génération de rapports et la surveillance des dépendances.

Écrire des tests réutilisables

Il est important d’écrire des tests qui peuvent être réutilisés pour différents scénarios. Les tests réutilisables peuvent être exécutés plus rapidement et avec moins d’effort. Les tests réutilisables peuvent également être facilement mis à jour et modifiés pour répondre aux nouvelles exigences. Il est important de garder à l’esprit que les tests réutilisables doivent être écrits de manière à ce qu’ils puissent être facilement compris et maintenus.

Utiliser un logiciel de gestion des tests

Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour organiser et gérer les tests. Un logiciel de gestion des tests peut être utilisé pour créer des plans de tests, exécuter des tests, générer des rapports et surveiller les performances. Un logiciel de gestion des tests peut également être utilisé pour organiser les données et les résultats des tests, ce qui permet aux utilisateurs de mieux comprendre les résultats des tests et d’améliorer le processus de test.

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Guide O11y : Sans observabilité, ce n'est que du code

« Comprendre et améliorer la qualité et la performance de votre code est essentiel. Guide O11y vous aide à atteindre cet objectif en vous fournissant les outils nécessaires pour une observabilité optimale ! »

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai examiné la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les normes ouvertes disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux que vous pourriez rencontrer lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Bienvenue à un autre chapitre de la série en cours que j’ai commencée pour couvrir mon voyage dans le monde de l’observabilité cloud-native. Si vous avez manqué l’un des articles précédents, revenez à l’introduction pour une mise à jour rapide.

Après avoir établi les bases de cette série dans l’article initial, j’ai passé du temps à partager qui sont les acteurs de l’observabilité, j’ai regardé la discussion en cours autour des piliers de surveillance versus les phases, j’ai partagé mes pensées sur les choix de niveau architectural qui sont faits et j’ai partagé les standards ouverts disponibles dans le paysage open source. J’ai continué avec quelques-uns des défis architecturaux auxquels vous pourriez être confrontés lorsque des applications monolithiques plus anciennes et des outils de surveillance font toujours partie du paysage d’infrastructure d’une organisation. Enfin, je vous ai guidé à travers le projet de visualisation et de tableau de bord open source appelé Perses en introduisant mon atelier pratique.

Aujourd’hui, je vais parler du logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise pour collecter, stocker et analyser les données. Je vais également partager mon expérience personnelle et mes pensées sur la façon dont je me suis retrouvé à utiliser ce logiciel et ce que je pense qu’il fait bien.

Le logiciel d’observabilité cloud-native que j’utilise est appelé Prometheus. C’est un système open source qui a été créé par SoundCloud pour surveiller leur infrastructure cloud. Il est maintenant maintenu par la communauté open source et est largement utilisé par les entreprises pour surveiller leurs applications et leurs services. Prometheus est conçu pour collecter des métriques à partir de sources de données telles que des applications, des services et des systèmes d’exploitation. Il stocke ces métriques dans un format compact et peut être interrogé pour obtenir des informations sur la performance et la disponibilité des applications et des services.

Prometheus est un outil très puissant qui peut être utilisé pour surveiller tous les aspects d’une infrastructure cloud-native. Il peut être utilisé pour surveiller les performances des applications, les performances des services, la disponibilité des services et bien plus encore. Il peut également être utilisé pour surveiller les performances des conteneurs et des microservices. Il offre une variété d’options de visualisation et de tableaux de bord pour afficher les données collectées par Prometheus. En outre, il offre une API REST qui peut être utilisée pour intégrer Prometheus à d’autres outils d’observabilité tels que Grafana ou Kibana.

J’utilise Prometheus depuis plusieurs années maintenant et je suis très satisfait de son fonctionnement. Il est très facile à configurer et à gérer, ce qui en fait un excellent choix pour les développeurs qui souhaitent surveiller leurs applications et leurs services. Il est également très flexible et peut être facilement intégré à d’autres outils d’observabilité. Enfin, il est open source, ce qui signifie qu’il est gratuit à utiliser et qu’il bénéficie du soutien de la communauté open source.

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Optimiser l'utilisation des ressources API avec limitation de taux et contrôles de régulation.

Apprenez à optimiser l’utilisation des ressources API avec des techniques de limitation de taux et de contrôles de régulation pour améliorer la productivité et la sécurité.

Comment optimiser l’utilisation des ressources API ?

Les API sont un composant essentiel dans le paysage numérique moderne, permettant aux applications d’interagir entre elles et d’accéder à des données provenant de différentes sources. Cependant, à mesure que le nombre d’applications qui dépendent des API continue de croître, il est de plus en plus crucial de s’assurer que les API peuvent gérer la charge et fonctionner efficacement. C’est là que l’optimisation de l’utilisation des ressources API entre en jeu.

L’utilisation des ressources API fait référence à l’utilisation de ressources telles que le CPU, la mémoire et la bande passante réseau par les API pour traiter les demandes entrantes. Si l’utilisation de ces ressources n’est pas optimisée, cela peut entraîner une mauvaise performance, des problèmes de stabilité et une mauvaise expérience utilisateur.

Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API. La première consiste à surveiller les performances des API afin de déterminer si elles sont surchargées ou sous-utilisées. Cela permet d’identifier les points faibles et de prendre les mesures nécessaires pour améliorer la performance des API. Une autre façon d’optimiser l’utilisation des ressources API est de mettre en œuvre des stratégies de mise en cache. Cela permet de réduire le nombre de requêtes envoyées aux API et d’améliorer le temps de réponse. Enfin, il est important d’utiliser des outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des ressources API et identifier les problèmes potentiels.

En somme, l’optimisation de l’utilisation des ressources API est essentielle pour assurer le bon fonctionnement des API et offrir une bonne expérience utilisateur. Il existe plusieurs façons d’optimiser l’utilisation des ressources API, notamment la surveillance des performances, la mise en œuvre de stratégies de mise en cache et l’utilisation d’outils tels que les journaux et les tableaux de bord pour surveiller en temps réel l’utilisation des données. En prenant ces mesures, vous pouvez vous assurer que vos API sont optimisées et prêtes à gérer la charge et à fournir une expérience utilisateur optimale.

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Traitement de flux supérieur : l'impact d'Apache Flink sur l'architecture Data Lakehouse.

Le traitement de flux supérieur est une technologie qui offre de nombreux avantages aux entreprises. Apache Flink est l’un des principaux outils pour exploiter pleinement les avantages de l’architecture Data Lakehouse.

« Explorer le Paradigme du Data Lakehouse: Une Solution Prometteuse pour les Décisions Basées sur les Données »

Dans l’ère de la prise de décision basée sur les données, le paradigme du Data Lakehouse est apparu comme une solution prometteuse, réunissant le meilleur des data lakes et des data warehouses. En combinant la scalabilité des data lakes avec les fonctionnalités de gestion des données des entrepôts, les Data Lakehouses offrent une infrastructure de données hautement scalable, agile et rentable. Ils fournissent un support robuste pour les charges de travail analytiques et opérationnelles, permettant aux organisations d’extraire plus de valeur de leurs données.

Dans nos articles précédents, nous avons exploré en profondeur le concept des Data Lakehouses. Data Lakehouses: The Future of Scalable, Agile, and Cost-Effective Data Infrastructure a posé les bases en mettant en évidence les principaux avantages commerciaux des lakehouses. A New Era of Data Analytics: Exploring the Innovative World of Data Lakehouse Architectures a examiné de plus près les aspects architecturaux des lakehouses, tandis que Delta, Hudi et Iceberg: The Data Lakehouse Trifecta se sont concentrés sur les trois principales solutions lakehouse: Delta Lake, Hudi et Iceberg.

Afin de mieux comprendre comment le Data Lakehouse peut être mis en œuvre dans un environnement d’entreprise, nous allons maintenant examiner le processus de testing. Le testing est un élément essentiel du développement logiciel et est également très important pour l’implémentation réussie des Data Lakehouses. Le processus de testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont conformes aux exigences et aux spécifications fonctionnelles et techniques. Il permet également de vérifier que le système est prêt à être mis en production et qu’il fonctionne correctement.

Le testing des Data Lakehouses peut être divisé en trois étapes principales : la vérification des fonctionnalités, la validation des performances et la validation des données. La vérification des fonctionnalités consiste à vérifier que toutes les fonctionnalités du système sont correctement implémentées et qu’elles répondent aux exigences et aux spécifications fonctionnelles. La validation des performances consiste à vérifier que le système est capable de gérer le volume et la variété des données et qu’il est capable de fournir les résultats attendus dans les délais impartis. Enfin, la validation des données consiste à vérifier que les données sont correctement stockées et accessibles dans le système.

Le processus de testing des Data Lakehouses est essentiel pour s’assurer que le système est conforme aux exigences et qu’il fonctionne correctement. Il permet aux organisations d’identifier et de résoudre rapidement tout problème avant la mise en production, ce qui permet d’améliorer la qualité du système et d’accroître sa fiabilité. En outre, le testing permet aux organisations de s’assurer que leurs systèmes sont prêts à être mis en production et qu’ils sont capables de fournir les résultats attendus.

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Guide à l'implémentation de l'architecture BLoC dans Flutter

Découvrez comment implémenter facilement l’architecture BLoC dans Flutter avec ce guide pratique ! Apprenez à créer des applications plus robustes et plus faciles à maintenir.

## Flutter : Un Cadre de Développement d’Applications Mobiles Open-Source Très Populaire Créé par Google

Le logiciel Flutter est un cadre de développement d’applications mobiles open source très populaire créé par Google. Il permet aux développeurs de créer des applications mobiles, web et de bureau natives à partir d’une seule base de code.

Selon le dernier sondage mené par Google, plus de 50 % des développeurs Flutter ont utilisé le cadre depuis moins d’un an. Près de 90 % ont déclaré être «satisfaits» ou «très satisfaits» de Flutter. De plus, Flutter a été reconnu comme un cadre à hautes performances en matière de satisfaction et d’adoption des développeurs par de nombreux rapports de l’industrie, tels que les «résultats du sondage des développeurs 2020» de Stack Overflow et le rapport «Cadres de développement d’applications mobiles 2021» de GoodFirms.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles.

Flutter offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Il comprend un kit de développement logiciel (SDK) qui comprend des bibliothèques, des outils et des composants pour créer des applications natives pour iOS et Android. Il offre également des outils pour le développement Web, tels que le navigateur Web Flutter, qui permet aux développeurs de créer des applications Web à partir du même code source que les applications mobiles. De plus, Flutter propose une variété de widgets personnalisables qui peuvent être utilisés pour créer des interfaces utilisateur riches et intuitives. Les widgets sont conçus pour être facilement personnalisables et réutilisables, ce qui permet aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel.

Enfin, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester et à déboguer leurs applications. Les outils comprennent un débogueur intégré, un simulateur mobile intégré et un ensemble d’outils de test automatisés. Ces outils permettent aux développeurs de tester facilement leurs applications et d’identifier rapidement les bogues avant la mise en production. En outre, Flutter est entièrement compatible avec les principaux systèmes d’exploitation mobiles, ce qui permet aux développeurs de publier facilement leurs applications sur les magasins d’applications respectifs.

En résumé, Flutter est une plateforme de développement d’applications mobile très populaire et puissante qui offre aux développeurs une variété d’outils et de fonctionnalités pour faciliter le développement d’applications mobiles. Les outils intégrés, tels que le SDK, le navigateur Web Flutter et les widgets personnalisables, permettent aux développeurs de créer rapidement des applications à l’aspect professionnel. De plus, Flutter est livré avec un ensemble complet d’outils de débogage et de tests pour aider les développeurs à tester

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Testez votre code de contrat intelligent avec ChatGPT et Diligence Fuzzing

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Découvrez comment ChatGPT et Diligence Fuzzing peuvent vous aider à tester votre code de contrat intelligent et à protéger votre entreprise contre les risques juridiques et technologiques.

ChatGPT : Un excellent point de départ pour votre voyage d’essais

ChatGPT est exceptionnel pour trouver des bogues sans nécessiter de contexte supplémentaire significatif en dehors du code source. Cela en fait un excellent point de départ pour votre voyage d’essai. L’une des premières choses que vous apprenez en tant que codeur de contrat intelligent est que les contrats sont extrêmement impitoyables en matière de vulnérabilités. Par défaut, les contrats sont immuables. En même temps, ils sont capables de gérer des montants extraordinaires d’argent. Cela rend la sécurité (et le test des contrats intelligents) probablement le plus grand souci pour toute équipe de développeurs web3.

Les données sont essentielles pour les contrats intelligents. Les tests sont la seule façon de s’assurer que les contrats fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs. ChatGPT est un outil qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents en trouvant des bugs et en fournissant des informations sur leurs performances. Il est basé sur l’intelligence artificielle et peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. ChatGPT peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents.

ChatGPT est un outil très puissant qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents. Il peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. Il peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents. Les données recueillies par ChatGPT peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du code et réduire le risque de vulnérabilités. Enfin, ChatGPT peut être utilisé pour effectuer des tests unitaires et intégrés sur les contrats intelligents afin de s’assurer qu’ils fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs.

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